Услуга

Автономные ИИ-агенты и оркестрация

Строим автономных ИИ-агентов с tool-use, долговременной памятью и планированием. Мультиагентная оркестрация на LangGraph, CrewAI и MCP для автоматизации сложных бизнес-процессов в закрытом контуре.

  • Multi-agent оркестрация на LangGraph и CrewAI
  • Tool-use через MCP, API, SQL и файловые операции
  • Долговременная память, планирование и ReAct-цикл
  • On-premise — приватность и полный контроль

Что входит

Мультиагентная оркестрация

Проектируем системы из специализированных агентов: сборщик данных, аналитик, исполнитель, контролёр. Каждый со своей моделью и инструментами.

Tool-use и MCP

Подключаем агентов к корпоративным системам через Model Context Protocol — HTTP API, SQL-базы, файловая система, 1С и CRM.

Долговременная память

Краткосрочная (контекст диалога), долговременная (векторное хранилище профилей), рабочая (состояние текущих задач в Redis).

Планирование и ReAct

Агент разбивает задачу на шаги с промежуточной проверкой и корректирует план. Stateful-процессы на LangGraph с ветвлениями.

Эскалация на человека

Критические действия проходят одобрение. Настраиваемые пороги автономности — graduated autonomy от полного контроля до доверия.

Трассировка и мониторинг

Полная трассировка каждого агента: цепочка мыслей, вызванные инструменты, токены. Метрики в LangSmith / Grafana.

Как мы внедряем

  1. 01

    Аудит сценария

    Выявляем бизнес-процесс, пригодный для автоматизации: формализованные входы/выходы, измеримые метрики, допустимый уровень автономности.

  2. 02

    Выбор фреймворка и архитектура

    Определяем число агентов, роли, инструменты и модель оркестрации. Выбираем LangGraph, CrewAI или AutoGen под задачу.

  3. 03

    Прототип на реальных данных

    За 2–4 недели запускаем агента с tool-use и памятью. Проверяем точность, скорость и стоимость инференса на ваших данных.

  4. 04

    Промышленный запуск

    Развёртывание в закрытом контуре, MCP-серверы, guardrails, мониторинг. Документация и обучение команды сопровождения.

Graduated autonomy

Агент начинает с минимальной автономии — каждое действие требует подтверждения. По мере накопления статистики правильных решений уровень повышается. Эскалация на человека — не сбой, а штатный режим для нештатных ситуаций.

Риски

Ошибки, которые мы не допускаем

Агент без guardrails

Без ограничений агент может выполнить опасные действия. Фильтры, валидация схемы ответа и обязательная эскалация критических операций.

Утечка контекста между сессиями

Перепутанные пользователи, доступ к чужим данным. Изоляция памяти по пользователям и проверка прав перед каждым вызовом инструмента.

Бесконечный цикл

Агент зацикливается на уточнении. Ограничение шагов (max_iter), детектор циклов и fallback-эскалация в оркестраторе.

Высокая цена ошибки

Неверное решение без rollback. Проектируем идемпотентные операции, контрольные точки и откат состояния при сбое.

Внешняя зависимость

Агент вызывает внешние API, данные уходят за периметр. Все вызовы — через локальные MCP-серверы без доступа вовне.

Переоценка автономности

Запуск агента без метрик — чёрный ящик. Observability с первого дня: логи, трассировка, алерты по качеству и стоимости.

Архитектура для CTO

Фреймворки

LangGraph — stateful-процессы с ветвлениями, циклами, человеческим одобрением на узлах. Полный контроль графа. Для сложных production-агентов.

CrewAI — ролевая модель «команда агентов». Быстрый старт с готовыми паттернами для бизнес-процессов с известными ролями.

AutoGen — multi-agent диалог, исследовательские задачи, генерация кода.

Инструменты (MCP-серверы)

Каждый инструмент — отдельный MCP-сервер в периметре: PostgreSQL, файловая система, 1С HTTP-сервисы, CRM (Bitrix24 / AmoCRM), отправка email, веб-поиск через прокси.

Память

Ephemeral: контекстное окно LLM (последние N шагов).

Working: state графа в Redis — текущая задача, промежуточные результаты.

Long-term: векторное хранилище Qdrant по каждому пользователю / сессии.

Безопасность

Все MCP-серверы — только внутри периметра, без доступа к внешним сетям. Аутентификация между агентом и инструментами — API-ключи или mTLS. Полный аудит каждого вызова с payload для Post-mortem и compliance.

Каталог услуг

Другие услуги

Частные LLM и RAG в закрытом контуре Развёртываем DeepSeek V4, Qwen 3.6, GLM-5.1, Llama 4 и другие открытые модели в закрытом контур… Дообучение и адаптация LLM Адаптируем открытые модели под вашу терминологию, документы и стиль ответов через LoRA/QLoRA и … Машинное зрение Системы автоматического контроля качества, безопасности и сортировки на базе нейросетей. Интегр… ИИ-ресёрч и аналитика для бизнеса Строим системы глубокого анализа на базе локальных LLM: автоматический мониторинг источников, с…

Автоматизировать процесс агентом?

Выберите бизнес-процесс с формальными входами и выходами — построим агента с нужными инструментами за 2–4 недели.

Связаться с нами